Cohort Profile: Swiss Personalized Health Network Cohort Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Swiss cohort studies provide high-quality longitudinal data, but finding and comparing relevant studies across cohorts has historically been challenging. The Swiss Personalized Health Network Cohort Consortium (SPHN-CC) was established to address these limitations by creating the first coordinated network of Swiss cohort studies within the internationally recognized Maelstrom Research catalogue. Methods Participating cohorts were invited in 2021–2022, including longitudinal and cross-sectional studies with 1010-21 993 participants. Data collected include questionnaires, physical and cognitive assessments, administrative records, and biological samples. Variables were classified into 18 domains and 134 subdomains, and an online metadata catalogue was implemented to document study designs, explore variable content, and assess harmonization potential. Results The catalogue enables researchers to identify study-specific and harmonized variables for co-analysis. Core variables, such as age, sex/gender, anthropometrics, and medication use, are widely available, while other variables vary across cohorts. Harmonization assessments demonstrate that several key variables can be co-analyzed across multiple studies, supporting collaborative research with over 37’000 participants. A use case illustrates the potential for harmonizing and co-analyzing data across studies. Conclusions The SPHN-CC strengthens Swiss cohort research by enhancing data discoverability, supporting harmonization, and facilitating cross-cohort and international research, providing a model for more efficient use of high-value longitudinal data. Key features The Swiss Personalized Health Network Cohort Consortium aims to optimize the use of data and biological samples collected by publicly funded Swiss cohort studies. Up to now, 10 studies participated in the initiative. From 1988 to 2020 they together recruited over 50 000 participants. Recruitment remains active for six of the studies. Most cohorts are still collecting data and biological samples. All studies collected information from questionnaires, nine also collected biospecimens, seven performed physical measurements, two conducted cognitive assessments and two retrieved information from administrative databases at least once during the life course of the study. An online study and variables catalogue was developed to help researchers determine whether data collected might serve to answer the specific research questions they would like to address and, if relevant, may be harmonized and co-analyzed across studies. Access to the metadata catalogue is open and free.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».